過去的城市競爭，往往是土地、資源等傳統要素的比拼；進入到數字化時代，數據要素在城市發展與競爭中扮演了越來越重要的角色，一座城市的興政、善業、發展愈發離不開數據的支撐。也正因如此，“數據治理”在城市發展中的作用與價值日漸突出，逐步演變成數字政府和新型智慧城市建設的必要和必需的手段，“政務數據治理”建設的高峰期已正式開啟。

政務數據治理涉及哪些內容

政務數據治理是從根本上建立數據標準和規范，統一數據資產管理，統一數據調度，保證數據可控、可用、可信的工程。就目前大部分省級政務數據管理辦法的規定來看，政務數據治理包括數據歸集、數據共享、數據應用和安全監管等方面。主要涉及數據生產應用部門、數據資源主管部門、技術服務部門、各政務部門以及其他社會組織等。

在數據歸集環節，數據生產部門（一般也是數據應用部門）按照政務數據目錄和相關標準規范歸集本部門數據，并向大數據中心完整歸集。數據主管部門牽頭建立人口、法人、電子證照、空間地理等基礎數據資源庫。

在數據共享環節，數據生產部門梳理本部門可共享數據資源，在數據共享交換平臺注冊、發布和及時更新。數據應用部門根據履行職責需求申請數據共享，通過數據共享交換平臺提出共享申請，數據生產部門對共享申請予以授權或拒絕。數據主管部門負責數據共享交換平臺建設。

在數據應用環節，各政務部門開展政務數據智能化應用，鼓勵公民、法人和其他組織在經濟和社會活動領域中開發應用已開放的政務數據。

在安全監管環節，數據主管部門和各政務部門保障數據資源安全。數據主管部門對本行政區域內各政務部門和各縣市區數據管理工作進行評價。

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政務數據治理體系建設“三步走”

數據治理與應用是一項復雜、長期的系統性任務，政府機構需要“轉變思路”，以“業務數據化，數據資產化、資產要素化、要素價值化”為目標，秉持“長期規劃、統籌管理、漸進實施、短期速贏、持續優化”五項原則，以實際發展訴求為驅動力，同時結合自身的稟賦和優勢，建立合理可行的數據治理方案規劃。

1、摸現狀：推進數據資源識別與分類，摸清數據現狀
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數據資源盤點，是政府數據管理與運營工作的起點，通過梳理數據來源、理清數據資產分布、明確數據資產基礎情況，為數據資產目錄構建夯實信息基礎；建立“面向用戶、結合場景、服務導向”的層次化數據資產分類體系；通過梳理數據勾稽關系，依托統一平臺建立數據資產知識圖譜，最終打造一條“政務數據高速軌道”，統一解決用戶“有什么、在哪里、是什么”三大痛點問題。
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2、夯基礎：建立“以用帶管、以管促用”的數據治理體系，夯實數據基礎
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數據治理體系應以實現業務價值為驅動，圍繞滿足政府內部和社會發展數據需求為迭代目標，充分發揮已有治理體系的優勢，建立健全數據標準規范，完善數據規范執行流程，強化數據規范執行的數據源頭管控，有效提升數據質量；
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同時，配套開展數據治理組織、制度和工具建設，以短期速贏方案，快速釋放應用能力；此外，政務部門還應持續完善數據分類分級管控體系，實現數據安全可控、合法合規，切實保障企業和個人的數據權益。?
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3、促共享：構筑政務數據共享開放的內外雙循環，釋放數據要素價值
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一方面，政府機構應針對內部數據提升、數據集成與共享程度，為各部門的業務辦理和決策管理提供支撐，協助各部門單位從“能看數”到“會用數”再到“用好數”的用數能力提升，逐步構建數字政府的核心能力，最終實現政府各部門 “躬身入局、長期耕耘、自主用數、共創數據價值”的目標；
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另一方面，政府機構應持續向社會開放政府數據，提供數據服務，以用戶為中心，緊貼社會服務日常用數的痛點和難點，打磨數據資產服務場景，持續加強數據服務應用，為不同層面用戶提供數據價值，促進數據服務價值的實現和轉化穿透數據本身，延伸到個人、行業和社會。

政務數據治理落地的“五階段”

政務數據治理在系統建設層面主要包含數據標準、元數據、數據質量、生命周期管理、數據模型、數據資產管理等六大核心模塊。在管理層面需要通過數據治理規范、數據治理流程進行支撐保障。
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政務數據治理的落地路徑建議分為以下階段：
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1、整體籌劃
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政務數據治理關系到政府、市場、社會的多方主體，必須做好頂層設計。站在城市治理、社會治理的視角，做好政務數據治理的整體規劃和配套方案，實現有政府牽頭、社會公眾參與、安全有保障、技術有支撐的數據治理體系。
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2、組織建立
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明確牽頭政府部門，打破部門壁壘，細化相關部門職責，構建多部門共同參與的數據治理組織。在數據主管部門的領導下成立數據治理專班，可包括技術管理委員會、數據治理團隊、業務專家團隊等組織，形成權責清晰的統籌協調體系。
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3、標準制定
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建立規劃全面、切實可行的數據標準規范體系，并隨著數據治理工作的不斷開展持續完善，逐步迭代升級。標準規范體系包括總體規范、技術框架、數據資源目錄規范、數據分類規范、元數據規范、數據資產管理規范、數據安全規范、數據運營規范和數據運維規范等，通過標準規范體系的牽引和指導提升數據治理工作的效率。
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4、技術保障
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搭建大數據基礎支撐平臺與政務數據治理中臺，有效支撐數據治理的規范、流程、標準落地，做好數據資產化的技術保障。數據治理平臺應具備租戶管理能力、數據模型管理能力、數據標準管理能力、元數據驅動的數據血緣管理能力、任務調度管理能力、數據分級分類管理能力以及數據質量管理能力等基礎能力，確保數據治理流程落地與數據資產成果質量。
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5、持續運營
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數據治理是長期持續的工作，并且與數據運營工作密不可分。數據治理規范與流程需要不斷地迭代優化，數據質量與數據安全管控需要持續進行，從而逐步完善政務數據治理體系的全面能力。
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政務數據治理的具體實踐

作為領先的數據分析和數據治理產品與服務提供商，億信華辰以數字政府建設為契機，以我們豐富的數據治理經驗為政府機構提供專業的技術服務，更好地挖掘數據的潛在價值，推動科技創新和數字經濟發展。
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例如在佛山某區政數局項目中，利用睿治數據治理平臺根據數據應用的需求，對人口庫、衛計、工商、流管等數據建立質量規則，通過構建模型、配置規則、人工智能識別等方法對數據進行數據核查、數據清洗、數據更新及數據修復，并輸出數據分析報告。通過對教育局自身數據、住建數據、社保數據、公安數據進行了比對和打通，為教育無紙化應用提供了強有力的數據支撐。

數據治理助力無紙化入學改革

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在江蘇省某市大數據中心項目中，利用睿治數據治理平臺建設涵蓋全市各政務部門超17億條數據的大數據治理平臺，成功打通省級數據共享直連鏈路，累計交換數據量達88.37億條，建立超過3000條數據質檢規則。此舉為智慧城市底層建設，建立覆蓋數據全生命周期的數據治理，提供各類數據服務。另外，圍繞市民查詢打印各類證明需求，共享52個資源近190萬條數據，為市民提供全天候、精細化線上政務服務。

江辦省某市大數據中心項目建設思路

在眾多實踐中，億信華辰有幸與各大政務部門緊緊圍繞政務服務“一網通辦”和辦事“只進一扇門”、“最多跑一次”等要求，加強政務信息系統整合共享，建設數據治理體系，推動智慧城市建設，打造政務服務高地。

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